報告回顧了人工智能技術發展，分析了大模型應用的兩大誤區，介紹了DeepSeek認知與影響，深入分析DeepSeek模型訓練過程中的關鍵技術細節，還列舉了金融行業應用案例。
作為新一代信息基礎設施的重要組成部分，通信網絡的每一次升級都為人們帶來新業務和新體驗、賦能千行百業，助力以數字化、網絡化、智能化為核心的科技革命和產業變革，對于云電競這一業態也并不例外。廣東電信結合運營商獨有的邊緣云網優勢，創新性地推出了融合邊緣云電競解決方案，基于新型城域網組網新架構，為云電競業務構筑了大帶寬及確定性低時延的承載網絡基礎，助力云電競業務體驗升級。 本白皮書重點針對云電競業務，探討了云電競業務原理及業務現狀、廣東電信融合邊緣云電競解決方案、商業實踐及融合邊緣云電競發展展望等內容。
網絡安全專家需要考慮的問題已經有很多。從司空見慣的網絡詐騙到悄然興起的AI生成內容威脅，迫在眉睫的問題層出不窮。然而，在專注于這些緊急問題的同時，他們可能忽視了一個重要的潛在威脅：未來某一天，加密相關量子計算機 (CRQC) 可能會破解當前企業依賴的大部分公鑰加密技術。一旦加密技術被破解，在線會話的建立、交易的驗證和用戶身份的保護將受到嚴重威脅。
本白皮書深入分析了6G時代具有算網融合需求的四大場景：AI推理、XR業務、環境感知和智能運維。通過深入挖掘上述場景在計算能力、業務時延和傳輸帶寬等方面的需求，創新提出了6G計算面新設計，包括服務化NAS、智能算網調度和無縫業務遷移，以實現高效的端網協同，助力6G網絡提供安全、實時、可靠的通感算智多維服務。
客觀回顧了產業歷程、識別爆發節點及背后動因，重新定義了人形機器人整機。 深度解析了4類全球人形整機企業畫像、關鍵優勢--汽車制造、機器人、科研/高校、互聯網/軟件背景企業。 立體描繪了>25家全球人形機器人整機落地現狀--產品化(關鍵技術)、市場化(應用場景)落地現狀。 前瞻洞察了N種場景未來短、中、長期落地順序 創造性地提出“全球人形機器人企業能力評估模型”，從產業端、企業端、應用端、投融資等多角度，全方位評估企業“產品化、市場化”能力。
在日趨激烈的工業市場競爭中，尋求部署新技術來提升綜合競爭力，是企業的生存之道。而引領工業革命浪潮的AI技術和大模型，是企業從多維度重塑自身生產方式、實現新質生產力的關鍵。 通過這本白皮書，工業領域的企業和合作伙伴可以更系統、更全面地了解AI技術如何為工業制造的各個環節賦予怎樣的智能化能力，以及英特爾在幫助企業落地部署AI技術方面所能提供的產品、平臺和系統性支持與服務以及成功案例。 本白皮書中包括了工業AI和工業大模型的概念介紹、當前的市場規模與市場增長潛力、工業AI和工業大模型能為汽車、消費電子、新能源鋰電、半導體制造等重點行業所帶來的賦能創新機會，以及當前大模型在工業領域落地應用所面臨的挑戰和英特爾針對工業AI和大模型落地部署從硬件，到軟件，到整體方案的技術賦能。
中國制造2025是對中國制造業轉型升級的整體謀劃，不僅提出培育發展新興產業的路徑，同時重視對傳統產業進行改造升級，預計在未來很長一段時間，都將是中國改革發展的重點。
在政策支持、技術變革以及企業數字化轉型需求的驅動下，中國企業紛紛開始探索并實踐AI對于業務的賦能，積極推進AI大模型的深度應用與落地，與此同時對大模型應用的精度、效果、開發和部署效率等都產生了更高的需求。本報告針對企業AI大模型落地需求與痛點、探索與成功路徑、未來趨勢與策略建議進行分析與洞察，旨在為企業應用端提供思路參考。
大型能源集團企業數字化轉型總體規劃、數字化轉型技術平臺規劃、數據標準體系建設、公司業務域數字化轉型規劃方案。
浙大信息技術中心發布的《DeepSeek行業應用案例集：解鎖智能變革密碼》，全面展示了DeepSeek人工智能技術在各類應用場景，例如：農業、制造業、金融、醫療、教育等領域的創新實踐。該案例集合40多個行業應用實例，揭示了DeepSeek如何以數據驅動和智能化解決方案推動行業轉型升級，為從業者提供前沿技術落地的參考范本。
當前，以大模型為代表的人工智能正快速演進，激發全球科技之變、產業之變、時代之變，人工智能發展迎來新高潮。隨著大模型推理、多模態生成、智能體等創新技術的發展，大模型賦能千行百業將進一步提速。本報告全方位剖析大模型發展態勢，從技術發展、生態建設、應用落地、商業模式等多維度深入研判，梳理出七大核心發展趨勢。
中國品牌出海已經不單單是中國產品的出口，更包括中國制造、中國服務、中國技術、中國標準等價值的傳遞。近年來，全球品牌出海渠道發生了新變化，從傳統展會、路牌廣告向視頻、社交媒體、搜索、網紅等新型出海方式轉變。當前，我國傳統外貿企業、跨境電商企業、品牌企業主動采用新型出海方式，積極拓展海外市場，取得顯著成效，為中國品牌出海提供了有益參考。未來，中國品牌出海如何抓住新時代新機遇，推動我國制造業向全球價值鏈高端攀升，是亟待各方共同研究探討的問題。
人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學;其在歷史上經過多個發展時期，形成了不同的技術流派;深度學習是目前主流。
隨著機器人系統變得越來越直觀、智能和互聯，它們正逐步從實用工具轉型為我們生活中不可或缺的伙伴。無論是在工廠、醫療機構、教室還是家庭中，機器人系統都在各行各業中發揮著變革性的作用。而這一切僅僅是開始。 本報告深入探討了人類與機器之間日益演進的關系，依托于一支經驗豐富的工程團隊的專業知識。該團隊在制造、醫療保健、國防和家庭自動化等多個行業領域進行創新。憑借這些豐富的經驗，我們能夠為設計人員提供所需的深度知識，以在各個關鍵應用中實現尖端的機器人技術。
報告從人形機器人內涵出發，深入分析人形機器人核心技術及重點產品的發展現狀和演進路徑、產業布局的重點方向、應用需求和市場預期等。同時，聚焦生產制造、社會服務、特種作業等方向，理典型應用場景，明確不同場景對人形機器人的共性需求和差異化需求。最后，研究提出了對未來人形機器人產業發展的路徑考慮，助力推動我國人形機器人高質量發展。
2025年企業技術中最重要的事情將是?2022年底以來?直在發?的最重要的事情：先進的??智能，特別是LLM和?成式??智能。但在2023年是驚慌和驚奇的?年，2024年是實驗的?年，?2025年則是企業開始認真思考??智能對其組織能做什么的真正起步年。在企業系統中，可觀察性通常指的是能夠查看和理解系統狀態的能?。這是?種性能管理的學科。新興的??智能可觀察性領域不僅檢查了系統的性能，還包括了LLM的輸出質量，包括準確性、倫理/偏?問題，以及數據泄漏等安全問題。它有助于確保圍繞模型設置的防護欄仍然有效。
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